Caso de estudio: Barrio Padre Carlos Mugica y su entorno formal
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Acá hago una intro épica para mi tema de tesis.
Para llevar esto a cabo, conformé una muestra territorial, tomando un punto aleatorio dentro de cada …
ciudad = st_read("https://cdn.buenosaires.gob.ar/datosabiertos/datasets/ministerio-de-educacion/perimetro/perimetro.geojson") %>%
#mutate(AREAKM2 = round((AREA/1000000),2)) %>%
st_transform(4326)#%>%
FALSE Reading layer `perimetro' from data source
FALSE `https://cdn.buenosaires.gob.ar/datosabiertos/datasets/ministerio-de-educacion/perimetro/perimetro.geojson'
FALSE using driver `GeoJSON'
FALSE Simple feature collection with 1 feature and 2 fields
FALSE Geometry type: MULTIPOLYGON
FALSE Dimension: XY
FALSE Bounding box: xmin: -58.53152 ymin: -34.70529 xmax: -58.33516 ymax: -34.52649
FALSE Geodetic CRS: WGS 84
#arrange(BARRIO)
colectivos_paradas = st_read("https://cdn.buenosaires.gob.ar/datosabiertos/datasets/transporte-y-obras-publicas/colectivos-paradas/paradas-de-colectivo.geojson") %>%
#mutate(AREAKM2 = round((AREA/1000000),2)) %>%
st_transform(4326)#%>%
FALSE Reading layer `paradas-de-colectivo' from data source
FALSE `https://cdn.buenosaires.gob.ar/datosabiertos/datasets/transporte-y-obras-publicas/colectivos-paradas/paradas-de-colectivo.geojson'
FALSE using driver `GeoJSON'
FALSE Simple feature collection with 6962 features and 20 fields
FALSE Geometry type: POINT
FALSE Dimension: XY
FALSE Bounding box: xmin: -583445500 ymin: -34.70066 xmax: -58.34234 ymax: -34.53648
FALSE Geodetic CRS: WGS 84
#arrange(BARRIO)
espacios_verdes = st_read("https://cdn.buenosaires.gob.ar/datosabiertos/datasets/secretaria-de-desarrollo-urbano/espacios-verdes/espacio_verde_publico.geojson") %>%
st_make_valid()
FALSE Reading layer `espacio_verde_publico' from data source
FALSE `https://cdn.buenosaires.gob.ar/datosabiertos/datasets/secretaria-de-desarrollo-urbano/espacios-verdes/espacio_verde_publico.geojson'
FALSE using driver `GeoJSON'
FALSE Simple feature collection with 2144 features and 18 fields
FALSE Geometry type: MULTIPOLYGON
FALSE Dimension: XY
FALSE Bounding box: xmin: -58.53175 ymin: -34.70557 xmax: -58.33983 ymax: -34.52657
FALSE Geodetic CRS: WGS 84
#eevv_unido = st_union(mb_eevv)
# RESTO LAS GEOMETRIAS DE ESPACIOS VERDES A LOS BARRIOS PARA QUE CUANDO GENERE LOS PUNTOS ALEATORIOS, NO CAIGAN AHÍ (Restar geometria2 de geometria1):
#barrios_sverde = st_difference(barrios, eevv_unido)
#LO GUARDO Y LO LLAMO PARA NO REPETIR:
#barrios_sverde = st_read("data/barrios_sverde.geojson")
#GENERO Y GUARDO LOS PTOS ALEATORIOS PORQUE SINO CADA VEZ QUE CORRO EL CODIGO, SON NUEVOS:
#puntos_aleatoriossv <- rowwise(barrios_sverde) %>%
# mutate(punto_aleatorio = st_sample(geometry, 1, type = "random")) %>%
# st_drop_geometry(geometry) %>%
# st_as_sf()
#st_write(puntos_aleatoriossv, "data/nuevos_puntos.geojson")
#puntos_aleatorios = st_read("data/nuevos_puntos.geojson")